本文關(guān)鍵詞：基于級聯(lián)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的視頻動態(tài)煙霧檢測

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【摘要】：復(fù)雜場景中煙霧特性的提取是目前視頻煙霧檢測領(lǐng)域的主要挑戰(zhàn)。針對該問題,提出一種靜態(tài)和動態(tài)特征結(jié)合的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)視頻煙霧檢測框架。在靜態(tài)單幀圖像特征檢測的基礎(chǔ)上,進(jìn)一步分析其時空域上的動態(tài)紋理信息以期克服復(fù)雜的環(huán)境干擾。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,該級聯(lián)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可有效應(yīng)用于復(fù)雜視頻場景中煙霧事件的實(shí)時檢測。
【作者單位】： 西南交通大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 深度學(xué)習(xí) 紋理特征 視頻煙霧檢測
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61003143,61202191)
【分類號】：TP391.41;TP183
【正文快照】： 煙霧檢測作為消防探測重要手段,已廣泛應(yīng)用于火災(zāi)、爆炸的探測與預(yù)警。傳統(tǒng)基于煙霧傳感器的探測技術(shù)監(jiān)測范圍小,在工廠、倉庫、森林等較大的區(qū)域鋪設(shè)成本高,且此類傳感器易老化而靈敏度降低。近年來,視頻煙霧探測技術(shù)因其響應(yīng)時間短、靈敏度高、覆蓋面積大等優(yōu)勢備受國內(nèi)外研

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本文編號：1057394